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在如今这个信息爆炸的时代，大语言模型（LLM）可是火得一塌糊涂，它们在各种领域都大显身手。不过，有个棘手的问题一直困扰着大家：长文本处理。传统的注意力机制计算量太大，随着文本长度增加，计算量呈平方增长，简直是噩梦级别的存在。这不仅让内存压力山大，还让计算效率一落千丈。
不过别担心，Yuxiang Huang（黄宇翔）和他的团队带着APB闪亮登场啦！APB是个超厉害的分布式加速框架，它把稀疏注意力机制和序列并行推理结合起来，在不牺牲推理性能的前提下，让长文本推理速度飙升到原来的10倍。接下来，就让咱们一起瞅瞅APB到底有多牛吧！
长文本推理的瓶颈主要在于注意力机制的计算量。因为计算量和序列长度的平方成正比，所以当文本特别长的时候，单个GPU根本扛不住，预填充阶段就会变成“龟速”。为了攻克这个难题，大家想出了不少办法，主要分为两大阵营：
APB的出现，就是为了在序列并行的基础上，进一步减少不必要的计算，同时保证性能不打折，打造一个又快又强的长文本推理框架。
APB的核心思想是把输入文档均分到多个设备上，每个设备只处理自己的那一块。为了应对设备间信息“断层”的问题，APB精心设计了两大法宝：Anchor Block和Passing Block。
Anchor Block的作用是在每个设备的上下文中加入输入序列开头的若干token，就像播下一颗颗“种子”，让设备能捕捉到初始的关键信息。早期的方法，比如Star Attention，用的Anchor Block和上下文块一样大，虽然能恢复语义，但计算和通信负担重得要命。APB则聪明地把Anchor Block的大小缩减到上下文块的1/4或1/8，这样既保留了足够的“引子”信息，又大大减轻了计算负担。
在序列并行框架里，每个设备只能看到自己的那一块，前面设备的信息如果不传递过来，长距离语义依赖就会丢失。APB的Passing Block机制完美解决了这个问题：
Locret在计算KV对的重要性时不考虑查询信息，这可能导致筛选出的KV对和当前任务关联不大。APB则在Anchor Block中加入了查询内容，让保留头在计算重要性分数时能“看到”查询，从而更精准地筛选出和任务相关的KV对。预填充结束后，这部分查询就会被抛弃，完全不影响后续计算。
有了Anchor Block和Passing Block，每个设备的上下文布局就变成了三部分：Anchor Block、当前上下文块和Passing Block。APB采用定制版的Flash Attention Kernel，利用修改后的注意力掩码进行计算。计算完注意力后，Passing Block的信息就被整合并丢弃，不再参与后续的前向传播。
长文本预填充最耗时的就是注意力计算。传统方法要完整计算所有token间的注意力，计算量呈平方增长。而APB只计算局部上下文中的注意力，并通过Passing Block引入关键信息，大大减少了不必要的计算。再加上序列并行的架构，任务可以灵活分配到多个GPU上，充分发挥硬件的潜力。
在各种基准测试（比如RULER）中，APB的表现堪称惊艳。它不仅在任务性能上保持了高水平，还在不同输入长度下实现了持续稳定的加速。预填充速度相较于传统的Flash Attention、Ring Attention和Star Attention等方法都有明显提升，部分场景下甚至达到了10倍的加速，而性能几乎毫无损失。
APB不仅为长文本推理提供了一种全新的解决方案，还验证了“序列并行+稀疏注意力”策略在提高大模型推理效率方面的巨大潜力。它让大规模分布式系统中的长文本处理变得更加高效，为未来的LLM应用（比如长文本检索、复杂问答、文档摘要等）提供了坚实的技术支撑。
未来，APB的研究方向可能会集中在以下几个方面：
APB通过巧妙结合序列并行和稀疏注意力机制，利用小巧的Anchor Block、精简的Passing Block传递核心KV信息，并引入查询信息提高KV筛选的精准性，实现了无性能损失下10倍的长文本推理加速。它的出色表现为我们解决长文本推理问题提供了全新的思路。
如果想了解更多详细内容、实验结果及伪代码实现，可以查阅黄宇翔的个人博客页面（Yuxiang Huang | 黄宇翔）和ArXiV上的论文（Accelerating Distributed Long-Context Inference by Passing Compressed Context Blocks across GPUs）。希望APB的创新能为你的长文本推理研究或应用带来启发和帮助！
[【增长的本质】](https://ipfs.io/ipns/k51qzi5uqu5dkpyhb6i5kftlb2adax1kbcc1969z1yoli8oozbg75wiqwzzaq0)
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步子哥の博客
在如今这个信息爆炸的时代，大语言模型（LLM）可是火得一塌糊涂，它们在各种领域都大显身手。不过，有个棘手的问题一直困扰着大家：长文本处理。传统的注意力机制计算量太大，随着文本长度增加，计算量呈平方增长，简直是噩梦级别的存在。这不仅让内存压力山大，还让计算效率一落千丈。
不过别担心，Yuxiang Huang（黄宇翔）和他的团队带着APB闪亮登场啦！APB是个超厉害的分布式加速框架，它把稀疏注意力机制和序列并行推理结合起来，在不牺牲推理性能的前提下，让长文本推理速度飙升到原来的10倍。接下来，就让咱们一起瞅瞅APB到底有多牛吧！
长文本推理的“绊脚石”
长文本推理的瓶颈主要在于注意力机制的计算量。因为计算量和序列长度的平方成正比，所以当文本特别长的时候，单个GPU根本扛不住，预填充阶段就会变成“龟速”。为了攻克这个难题，大家想出了不少办法，主要分为两大阵营：
APB的出现，就是为了在序列并行的基础上，进一步减少不必要的计算，同时保证性能不打折，打造一个又快又强的长文本推理框架。
APB的“秘密武器”
APB的核心思想是把输入文档均分到多个设备上，每个设备只处理自己的那一块。为了应对设备间信息“断层”的问题，APB精心设计了两大法宝：Anchor Block和Passing Block。
Anchor Block：小巧却强大的“引子”
Anchor Block的作用是在每个设备的上下文中加入输入序列开头的若干token，就像播下一颗颗“种子”，让设备能捕捉到初始的关键信息。早期的方法，比如Star Attention，用的Anchor Block和上下文块一样大，虽然能恢复语义，但计算和通信负担重得要命。APB则聪明地把Anchor Block的大小缩减到上下文块的1/4或1/8，这样既保留了足够的“引子”信息，又大大减轻了计算负担。
Passing Block：跨设备传递的“精华”
在序列并行框架里，每个设备只能看到自己的那一块，前面设备的信息如果不传递过来，长距离语义依赖就会丢失。APB的Passing Block机制完美解决了这个问题：
查询信息的“神助攻”
Locret在计算KV对的重要性时不考虑查询信息，这可能导致筛选出的KV对和当前任务关联不大。APB则在Anchor Block中加入了查询内容，让保留头在计算重要性分数时能“看到”查询，从而更精准地筛选出和任务相关的KV对。预填充结束后，这部分查询就会被抛弃，完全不影响后续计算。
特殊的注意力计算
有了Anchor Block和Passing Block，每个设备的上下文布局就变成了三部分：Anchor Block、当前上下文块和Passing Block。APB采用定制版的Flash Attention Kernel，利用修改后的注意力掩码进行计算。计算完注意力后，Passing Block的信息就被整合并丢弃，不再参与后续的前向传播。
APB为何能“风驰电掣”
高效的计算与并行性
长文本预填充最耗时的就是注意力计算。传统方法要完整计算所有token间的注意力，计算量呈平方增长。而APB只计算局部上下文中的注意力，并通过Passing Block引入关键信息，大大减少了不必要的计算。再加上序列并行的架构，任务可以灵活分配到多个GPU上，充分发挥硬件的潜力。
低计算量和通信代价
实验结果“硬核”证明
在各种基准测试（比如RULER）中，APB的表现堪称惊艳。它不仅在任务性能上保持了高水平，还在不同输入长度下实现了持续稳定的加速。预填充速度相较于传统的Flash Attention、Ring Attention和Star Attention等方法都有明显提升，部分场景下甚至达到了10倍的加速，而性能几乎毫无损失。
APB的意义与未来
APB不仅为长文本推理提供了一种全新的解决方案，还验证了“序列并行+稀疏注意力”策略在提高大模型推理效率方面的巨大潜力。它让大规模分布式系统中的长文本处理变得更加高效，为未来的LLM应用（比如长文本检索、复杂问答、文档摘要等）提供了坚实的技术支撑。
未来，APB的研究方向可能会集中在以下几个方面：
总结
APB通过巧妙结合序列并行和稀疏注意力机制，利用小巧的Anchor Block、精简的Passing Block传递核心KV信息，并引入查询信息提高KV筛选的精准性，实现了无性能损失下10倍的长文本推理加速。它的出色表现为我们解决长文本推理问题提供了全新的思路。
如果想了解更多详细内容、实验结果及伪代码实现，可以查阅黄宇翔的个人博客页面（Yuxiang Huang | 黄宇翔）和ArXiV上的论文（Accelerating Distributed Long-Context Inference by Passing Compressed Context Blocks across GPUs）。希望APB的创新能为你的长文本推理研究或应用带来启发和帮助！